NPS（ネット・プロモーター・スコア）を改善に活かすには、スコアの上下を追うことよりも、「なぜその点数を付けたのか」という回答理由を分類し、顧客のセグメント別に読み解くことに時間を使うべきです。スコアは結果を示す温度計のようなもので、何を直せばよいかは教えてくれません。改善の手がかりは、自由回答の中にあります。
具体的には、①自由回答をあらかじめ決めた分類（テーマ）に振り分ける、②プランや利用期間、利用頻度などのセグメント別に、どのテーマが多いかを比べる、③影響の大きいテーマについて担当と施策を決め、次回の調査で変化を確かめる、という流れを回します。スコアの目標値を掲げるだけで、理由の分析と施策への落とし込みがない状態では、NPSは「毎期の報告用の数字」で終わってしまいます。
この記事は、BtoB SaaSや会員制サービス、ECなどでNPS調査を担当している、あるいはこれから導入しようとしているカスタマーサクセス、マーケティング、プロダクトの担当者に向けて書いています。NPSの基本、設問の作り方、回答理由の分類方法、セグメント別の分析、改善サイクルの回し方、よくある失敗までを順に整理します。
NPSとは何か：計算方法と、スコアだけでは足りない理由
NPSは、「この商品・サービスを友人や同僚に薦める可能性はどのくらいありますか」という質問に、0から10の11段階で答えてもらい、その分布から算出する指標です。回答者は点数によって3つに分けられます。
| 区分 | 点数 | 一般的な捉え方 |
|---|---|---|
| 推奨者 | 9〜10 | 継続や推薦が期待できる、熱心な顧客 |
| 中立者 | 7〜8 | 満足はしているが、他の選択肢に移る可能性もある顧客 |
| 批判者 | 0〜6 | 不満を抱えている、または悪い評判を広める可能性がある顧客 |
NPSは「推奨者の割合 − 批判者の割合」で計算され、マイナス100からプラス100の範囲の値になります。計算が単純で、時系列で比べやすいことが広く使われている理由です。
ただし、スコアだけを見ていると、次のような問題が起こります。
- スコアが下がっても、何が原因なのか分からない
- 中立者が批判者に変わっても、推奨者が同じだけ増えればスコアは変わらず、変化に気づけない
- 回答者の構成（どのプランの顧客が多く答えたか）が変わるだけで、スコアが動く
- 回答数が少ないと、偶然の揺れで数字が大きく変わる
つまり、NPSのスコアは「何かが変わった」ことを知らせるきっかけにはなっても、「何をすればよいか」は教えてくれません。そこで重要になるのが、点数とあわせて聞く自由回答と、回答者の属性情報です。
スコアの変化を読むときの注意
前回からスコアが動いたときは、まず回答者の構成が変わっていないかを確認します。たとえば、今回は契約したばかりの顧客が多く回答していた、特定の業種の顧客から回答が集中していた、といった構成の変化だけでスコアは動きます。プランや利用期間ごとの回答者数を前回と並べ、構成が大きく違う場合は、セグメントごとのスコアで比べるようにします。また、回答率そのものの変化にも注意します。回答率が下がったときは、不満を持つ顧客ほど回答しなくなっている可能性もあるため、スコアの改善を素直に喜べないことがあります。
改善に使えるNPS調査の設計
回答理由を分析するためには、調査の設計段階で必要な情報を取れるようにしておく必要があります。最低限、次の要素をそろえます。
設問は「点数＋理由」を基本にする
点数の設問の直後に、「その点数を付けた理由を教えてください」という自由回答の設問を置きます。設問数を増やしすぎると回答率が下がるため、基本はこの2問に絞り、必要に応じて「改善してほしい点があれば教えてください」を任意で加える程度にします。
点数によって追加の設問を変える方法もあります。たとえば、批判者には「最も不満に感じている点」を、推奨者には「特に役立っている点」を聞くと、理由の具体性が上がります。
回答と顧客データを結び付ける
匿名のアンケートでは、回答者がどのプランで、どのくらいの期間使っていて、どの機能をよく使っているかが分かりません。顧客IDと回答を結び付けられる形で配信すると、後からセグメント別の分析ができます。回答者を特定できる形で集める場合は、回答の利用目的を明示し、個人情報の取り扱いについて社内の規程や専門家の確認を経てから実施してください。
配信のタイミングと対象を決める
調査には、定期的に全顧客へ送る方式と、契約から一定期間後や問い合わせ対応後など、特定の出来事のあとに送る方式があります。前者は全体の傾向を見るのに向き、後者は特定の体験（オンボーディングやサポート）の評価に向いています。両方を混ぜて一つのスコアとして扱うと解釈を誤るため、方式ごとに分けて集計します。また、同じ顧客に短い間隔で何度も調査を送ると回答率が下がり、回答してくれる顧客の層も偏っていくため、配信の間隔には上限を設けておきます。
BtoBでは、同じ会社の中でも、契約を決めた管理者と日々使う現場の担当者で評価が大きく異なることがあります。回答者の役割を属性として記録しておくと、分析の幅が広がります。
自由回答を分類する手順
自由回答の分析は、件数が少ないうちは全文を読むことから始めます。件数が増えてきたら、分類の仕組みを作って効率化します。次の手順で進めると、担当者が変わっても同じ基準で分類できます。
- 最初の数十件を全文読む：先入観を持たずに読み、どんなことが書かれているかをメモします。
- 分類の候補を作る：メモをもとに、「機能の不足」「使いにくさ」「動作の速さ・安定性」「サポートの対応」「価格」「導入時の支援」「特定の機能への満足」などのテーマを10〜15個程度作ります。
- 分類の定義を書く：それぞれのテーマに、どんな回答を含めるかの説明と、例文を付けます。「使いにくさ」と「機能の不足」の境目など、迷いやすい点の判断基準も書きます。
- すべての回答を分類する：一つの回答に複数のテーマが含まれる場合は、複数のテーマを付けてよいことにします。感情の向き（肯定・否定）もあわせて記録します。
- 分類しにくい回答を見直す：「その他」が多くなったら、新しいテーマを作るか、既存のテーマの定義を広げます。
- 定期的に分類を見直す：製品や顧客層が変わると、出てくるテーマも変わります。半年に一度程度、分類の体系を見直します。
最近は、生成AIを使って自由回答を分類する方法も一般的になっています。大量の回答を短時間で分類できる一方、分類の定義があいまいだと結果もぶれます。まずは人が数十件を分類して基準を固め、その基準と例文をAIに与えて分類させ、一部を人が確認する、という進め方が安全です。
分類結果を記録する形
分類の結果は、1行を1件の回答とし、点数、区分（推奨者・中立者・批判者）、テーマ、感情の向き、顧客の属性を列に並べた表で管理すると、後から自由に集計できます。テーマは一つの列に複数を書き込むのではなく、テーマごとに列を作って該当する場合に印を付ける形にすると、集計の手間が減ります。
| 列 | 記入する内容 | 例（架空） |
|---|---|---|
| 回答ID・顧客ID | 回答と顧客データを結ぶ識別子 | 社内で振った番号 |
| 点数・区分 | 0〜10の点数と3区分 | 6・批判者 |
| 原文 | 自由回答をそのまま | 「設定画面の項目が多く、どこを触ればよいか迷う」 |
| テーマ | 定義に沿って付けた分類（複数可） | 使いにくさ、導入時の支援 |
| 感情の向き | 肯定・否定・要望 | 否定 |
| 属性 | プラン、利用期間、役割など | 標準プラン、契約2か月、現場の利用者 |
原文を必ず残しておくことが大切です。分類の体系を見直したときに、過去の回答を新しい分類で振り分け直せるからです。
セグメント別に読み解く
分類した回答理由は、顧客のセグメント別に集計すると、改善の優先度が見えてきます。セグメントの切り方には、次のようなものがあります。
| セグメントの軸 | 例 | 分かること |
|---|---|---|
| 契約プラン | 入門・標準・上位 | プランごとの期待値と不満の違い |
| 利用期間 | 契約3か月未満・1年未満・1年以上 | 導入初期の課題と、長期利用者の課題の違い |
| 利用頻度 | 毎日・週数回・月数回以下 | 使われていない理由と、よく使う人の要望 |
| 業種・規模 | 業種別、従業員規模別 | 特定の業種で合わない機能や運用 |
| 回答者の役割 | 管理者・現場の利用者 | 決裁者と利用者の評価のずれ |
たとえば、架空の例として、勤怠管理のSaaSで全体のNPSは横ばいだったものの、契約3か月未満の顧客に限ると批判者が増えており、理由の多くが「初期設定が分かりにくい」「導入時の問い合わせへの回答が遅い」だったとします。この場合、全体のスコアが安定しているからと見過ごすと、将来の解約につながる課題を放置することになります。手を打つべきは、オンボーディングの手順と導入時のサポート体制です。
セグメント別の分析の考え方はユーザーセグメント分析や、用語ページのセグメント分析でも整理しています。
行動データと突き合わせる
NPSの回答と、実際の利用データを突き合わせると、さらに具体的な手がかりが得られます。批判者の多くが特定の機能をほとんど使っていないなら、その機能の価値が伝わっていない可能性があります。推奨者に共通してよく使われている機能があれば、それを他の顧客にも使ってもらうことが改善の方向になります。
また、回答の点数と、その後の解約や継続の関係を追うことも大切です。自社のサービスで、批判者が実際に解約しやすいのかを確かめておくと、NPSを解約の先行指標として使えるかどうかを判断できます。一般論ではなく、自社のデータで確かめることが重要です。
回答理由を改善施策に落とし込む
分類とセグメント別の集計ができたら、改善施策に落とし込みます。テーマごとに、次の観点で優先度を付けます。
- 件数：どのくらいの顧客が挙げているか
- 影響：そのテーマを挙げた顧客の解約率や単価、事業上の重要度
- 対応のしやすさ：運用の見直しで済むのか、開発が必要か
- 担当の明確さ：どの部署が責任を持って改善できるか
優先度の高いテーマについては、担当部署と施策、期限、次回の調査で確かめたい変化を決めます。たとえば「導入時の問い合わせへの回答が遅い」というテーマなら、カスタマーサクセスが担当し、契約初月の顧客の問い合わせを優先対応する運用に変え、次回調査で契約3か月未満の顧客の該当テーマの件数が減るかを確かめる、という具合です。施策の優先順位の付け方は改善施策の優先順位の付け方で詳しく扱っています。
開発が必要なテーマの扱い方
「機能の不足」のように、開発を伴うテーマは、NPSの回答だけで開発の優先順位を決めないよう注意が必要です。声の大きい少数の顧客の要望が、件数の多さとして現れることがあるからです。回答に書かれた要望をそのまま機能として受け取るのではなく、その要望の背景にある「何をしたいのか」「今はどう対処しているのか」を、数社に聞き取って確かめます。そのうえで、同じ課題を抱える顧客がどのセグメントにどのくらいいるか、その課題の解決が継続や単価にどう効くかを見て、開発の計画に組み込みます。NPSは開発要望の一覧ではなく、顧客の課題を見つけるための入口として使うと、プロダクトの方向がぶれにくくなります。
個別の批判者へのフォロー
集計による改善とは別に、批判者一人ひとりへのフォローも効果があります。特にBtoBでは、批判者の回答をカスタマーサクセスの担当者に共有し、早めに連絡して状況を聞くことで、解約を防げることがあります。ただし、回答したことで営業的な連絡が来ると感じさせないよう、目的を明確にし、課題を聞くことに徹します。
推奨者への対応も忘れないようにします。推奨者には、事例への協力や紹介制度の案内、新機能のベータ版への参加の打診など、関係を深める働きかけができます。
改善サイクルを回す運用の型
NPSを継続的に改善に使うには、調査・分析・施策・確認のサイクルを定例の業務に組み込みます。
- 調査：四半期や半期など、一定の頻度で配信します。頻度を上げすぎると回答疲れが起こるため、同じ顧客に送る間隔に上限を設けます。
- 分析：配信から一定期間後に回答を締め、分類とセグメント別の集計を行います。
- 共有：経営層、プロダクト、カスタマーサクセス、営業が集まる場で、スコアの推移よりも、主要なテーマとその変化を中心に共有します。
- 施策決定：優先度の高いテーマについて、担当と施策、期限を決めます。
- 確認：次回の調査で、施策を打ったテーマの件数や、該当セグメントのスコアがどう変わったかを確かめます。
共有の場では、代表的な回答を原文のまま数件紹介すると、数字だけよりも課題の実感が伝わります。定例会議での指標の扱い方はKPIを使った定例会議の進め方も参考にしてください。
NPS活用でよくある失敗と避け方
- スコアを人事評価の目標にする：担当者がスコアを上げるために、満足していそうな顧客だけに配信したり、回答を誘導したりするようになります。スコアは改善の材料として扱い、評価の目標にはしないほうが安全です。
- 他社のスコアと比べて一喜一憂する：業種、顧客層、調査方法が違えば、スコアの水準も大きく変わります。比べるべきは自社の過去と、自社内のセグメント間です。
- 自由回答を読まずにスコアだけ報告する：最も価値のある情報を捨てていることになります。分類の仕組みを作り、少なくとも主要なテーマは毎回報告します。
- 調査方法を途中で変える：設問の文言、配信のタイミング、対象を変えると、スコアの比較ができなくなります。変える場合は、変更点と時期を記録しておきます。
- 施策を打ったまま確かめない：次回の調査で該当テーマがどう変わったかを確認しなければ、施策が効いたかどうか分かりません。
NPS活用のチェックリスト
- 点数と理由をセットで聞く設問になっている
- 回答と顧客データ（プラン、利用期間、役割など）を結び付けられる
- 定期配信と出来事ベースの配信を分けて集計している
- 自由回答の分類の定義と例文が文書になっている
- セグメント別に、テーマの件数と感情の向きを比べている
- NPSと解約・継続の関係を自社データで確かめている
- 優先テーマごとに担当、施策、期限が決まっている
- 次回の調査で施策の効果を確かめる項目が決まっている
- 批判者・推奨者への個別のフォローの手順がある
よくある質問
Q. 回答数が少ない場合でもNPSを使う意味はありますか？
回答数が少ないと、スコアは偶然の揺れが大きくなります。その場合はスコアの推移よりも、自由回答を一件ずつ読み込み、顧客の声として活用することに重点を置きましょう。少ない回答でも、具体的な不満や要望は改善の大きな手がかりになります。
Q. 顧客満足度（CSAT）とNPSはどちらを使うべきですか？
CSATは特定の体験（サポート対応など）の満足度を測るのに向き、NPSはサービス全体への関係性を測るのに向いています。目的によって使い分け、両方を使う場合は、それぞれの設問と配信のタイミングを分けて設計します。顧客体験全体の考え方は用語ページのCX（カスタマーエクスペリエンス）も参考にしてください。
Q. NPSの目標値はどう決めればよいですか？
まずは自社の現在の水準を把握し、改善したいセグメントやテーマを決めることを優先してください。全体のスコアの目標を置く場合も、外部の数字ではなく、自社の過去の推移と、施策で動かせそうな範囲から決めるのが現実的です。
Q. 自由回答の分類をAIに任せても大丈夫ですか？
分類の定義と例文がしっかりしていれば、大量の回答を効率よく分類できます。ただし、最初の基準づくりと、定期的な抜き取り確認は人が行うことをおすすめします。新しいテーマが出てきたときに気づけるのは、全文を読む人の目です。
Otsumuに相談できること
調査の件数がまだ多くなく、担当者が自由回答を読み込む時間を取れる場合は、この記事の手順で分類の定義を作り、自社で改善サイクルを回すことができます。最初は表計算ソフトで回答と分類を管理し、四半期ごとの共有の場を設けるだけでも、スコアを報告するだけの運用からは大きく前進します。
一方で、回答が顧客データと結び付いておらずセグメント別の分析ができない、回答数が増えて分類が追いつかない、NPSと解約や利用データの関係を確かめたいがデータが散らばっている、といった場合は、データの統合や分類の仕組みづくりが必要になります。こうした整備は、指標の設計と実装の両方が分かる体制で進めるほうが早く整います。
Otsumuは自らも事業を手がける立場から、目的から逆算した指標の設計、データの集計、改善の運用づくりまでを一気通貫で支援しています。KPI改善コンサルティングでは、NPS調査の設計の見直しから、回答理由の分類、セグメント別の分析、改善施策の優先順位付けまでをお手伝いします。自由回答の分類に生成AIを組み込みたい場合は、生成AI開発の観点からもご相談いただけます。
いまの調査結果をどう読めばよいか、という段階からでも構いません。まずは30分の無料相談で状況をお聞かせください。
この記事について
Otsumu株式会社が執筆しました。統計値や他社の事例には依拠せず、進め方と判断の枠組みを中心にまとめています。法務・税務・会計などの制度は、専門家や公的窓口で最新の情報をご確認ください。
執筆：Otsumu株式会社 ／ 編集日 2026.10.01